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一种高效的QmC检测算法

计算机工程 2011年第15期37卷 73-75页

作者：刘顺兰钱帅军杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018

基于垂直分层空时码的mImO-OFDm系统提出一种高效的QmC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用mL-OSIC算法,用m算法检测中间的信号层,逐层增加保留值m以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层... 详细信息

基于垂直分层空时码的mImO-OFDm系统提出一种高效的QmC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用mL-OSIC算法,用m算法检测中间的信号层,逐层增加保留值m以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与qrd-m算法相比,QmC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然检测的性能,取得性能与复杂度之间的折中更理想。

关键词： mImO-OFDm系统垂直分层空时码排序QR分解排序串行干扰消除 qrd-m算法

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mImO-OFDm系统中检测算法的研究

MIMO-OFDM系统中检测算法的研究

作者：钱帅军杭州电子科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出(mImO:multi-Input multi-Output)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破,它能成倍地提升系统的信道容量和频带利用率。而正交频分复用(OFDm: Orthogonal Frequency Division multiplexing)技术具有抗多径和频率选... 详细信息

多输入多输出(mImO:multi-Input multi-Output)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破,它能成倍地提升系统的信道容量和频带利用率。而正交频分复用(OFDm: Orthogonal Frequency Division multiplexing)技术具有抗多径和频率选择性衰落等优点。将两种技术结合的mImO-OFDm系统能提供更好的系统性能,是未来无线通信高速数据传输最具希望的解决方案之一。广义的mImO技术主要包含空间复用技术和发射分集技术。其中垂直分层空时码(V-BLAST:Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time Code)是空间复用的典型应用。但空间复用不能获得发射分集增益,空时编码的提出,正好弥补了这一缺陷。空时分组码(STBC:Space-Time Block Code)因译码复杂度不高,非常具有实用性。本文详细研究了V-BLAST和STBC在mImO-OFDm系统中的应用及其信号检测算法。首先,阐述了本文的研究背景和意义,介绍了无线通信发展的概况,通信系统接收端检测技术的研究现状及未来的发展方向。其次,对无线通信的信道特性进行了介绍和分析,给出了典型的空间复用V-BLAST系统模型,重点研究了V-BLAST mImO-OFDm系统,分析了系统接收端的几种典型的检测算法,并对其误码率性能进行了仿真和比较。然后,对非常具有应用前景的qrd-m算法进行了研究,基于qrd-m算法在获得较好性能时计算复杂度偏高的问题,提出了两种改进的检测算法,即SQOC算法和QmC算法,并通过计算机仿真验证了这两种算法的性能。其中,SQOC算法利用排序QR (SQR)分解和排序串行干扰消除(OSIC:Order Serial Interference Cancellation)算法,通过减少空间搜索的分支数,降低了计算复杂度,取得了性能与复杂度之间更好的折中,但有略微的性能损失。QmC算法以提高首层信号检测的性能为出发点,对不同的信号层检测采用不同的检测算法,在不同的信号层保留不同的分支数,提高了分支搜索的有效性,不仅取得了更理想的性能,复杂度也有所减小。最后,研究了空时分组码(STBC),并以Alamouti空时编码为基础,将STBC、V-BLAST与mImO-OFDm系统相结合,分析并给出了三种发射组合模型。对STBC分集增益和V-BLAST复用增益进行了分析比较,并给出了最优折中曲线。重点研究了第一种发射模型的接收端检测算法,基于简化的QR分解算法,提出了一种低复杂度的分组迭代QR检测算法,计算机仿真结果表明该方法实现了空间分集技术和空间复用技术的有效结合。

关键词：多入多出系统正交频分复用垂直分层空时码空时分组编码排序串行干扰消除 qrd-m算法

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mImO通信系统中树搜索信号检测算法研究

MIMO通信系统中树搜索信号检测算法研究

作者：苗承强东北大学

学位级别：硕士

多输入多输出(multiple-Input multiple-Output, mImO)系统是近年来在无线移动通信研究中的一个重大突破,它扩展了一维智能天线技术,通过在发送端和接收端分别安置多副天线来实现。多天线技术能够充分利用空间资源,在不增加系统带宽和... 详细信息

多输入多输出(multiple-Input multiple-Output, mImO)系统是近年来在无线移动通信研究中的一个重大突破,它扩展了一维智能天线技术,通过在发送端和接收端分别安置多副天线来实现。多天线技术能够充分利用空间资源,在不增加系统带宽和天线总发送功率的情况下,有效对抗无线信道衰落的影响,大大提高通信系统的频谱利用率和信道容量,是新一代无线移动通信系统采用的关键技术之一。本文首先深入分析了多天线无线通信的原理、当前研究进展及其在无线通信领域中的应用,重点分析其系统模型和系统容量。对mImO系统中的常规检测算法进行了分析,并通过仿真分析比较各种算法的性能。然后分析mImO信号检测算法中近年来被广泛研究的以树搜索为基础的一大类算法,深入的研究了深度优先的球型译码算法和宽度优先的qrd-m算法的原理及搜索过程,并对这一类算法进行了总结。主要研究工作如下：(1)研究了深度优先的球型译码算法,发现球半径的选取对算法的复杂度和性能有很大的影响,特别是当信噪比很小时,过大的搜索半径会导致复杂度近似到达最大似然(mL)算法的复杂度。针对这一问题,通过引入一个压缩因子乘以信噪比的式子去控制球半径的大小,使该改进算法在低信噪比时的复杂度有了明显的改善。仿真实验表明,在信噪比低于10dB时,该改进算法相对传统球型译码算法,复杂度平均降低10%左右。(2)研究了宽度优先的qrd-m算法,针对常规qrd-m算法中冗余计算过高这一问题,提出了自适应的qrd-m算法,它通过在每一层引入一个门限值,并对每一层进行部分扩展。仿真实验表明,改进算法在牺牲了很小误码率的同时,却换来了复杂度的大幅度降低,使其能更好的应用于实际的系统成为可能。(3)针对常规qrd-m算法在其检测过程中容易将最优路径舍去和并没有考虑噪声的影响,从而会对误码率有一定的影响,因此提出了Qm-mmSE-Sqrd算法。它在对信道的噪声进行了有效抑制的同时,又引入排序QR检测算法的思想,对常规qrd-m进行改进。仿真实验表明,该算法有效的提升了常规qrd-m算法的性能。

关键词： mImO通信系统信号检测信道容量球形译码算法 qrd-m算法

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mImO系统中检测算法的研究

MIMO系统中检测算法的研究

作者：王亚南西安电子科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出（mImO）技术可以在不增加系统带宽的情况下成倍地提高信道容量和频谱利用率，这一特性使它在近些年来一直是无线通信领域研究的热点。由于mImO系统采用多根发射天线同时发射信号，这就增加了接收端信号检测的难度，然而信... 详细信息

多输入多输出（mImO）技术可以在不增加系统带宽的情况下成倍地提高信道容量和频谱利用率，这一特性使它在近些年来一直是无线通信领域研究的热点。由于mImO系统采用多根发射天线同时发射信号，这就增加了接收端信号检测的难度，然而信号检测性能的好坏又直接关系到mImO系统的整体性能，所以信号检测技术的研究是mImO技术研究的一个重点。本文首先简要介绍了mImO系统模型和空时编码技术;随后介绍了两种结合空时分组码（STBC）的mImO传输方案，理论推导了与它们相适应的检测算法，并通过仿真验证了算法的可行性;然后在研究V-BLAST检测算法及其改进算法的基础上，给出了一种能有效降低误码传播的完全干扰抵消的SIC算法，接着进一步研究了低复杂度的mL检测算法，并通过仿真对以上算法的性能进行了比较;最后详细介绍了基于QR分解的树搜索算法，深入研究了深度优先搜索的球译码（SD）和宽度优先搜索的qrd-m检测算法及其改进算法，并给出了一种新的基于门限设置的qrd-m算法，仿真表明该算法性能逼近qrd-m算法但具有较低的复杂度。

关键词：多输入多输出检测算法连续干扰抵消 qrd-m算法

基于mImO-Sm系统的链路自适应技术及检测算法研究

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基于MIMO-SM系统的链路自适应技术及检测算法研究

作者：樊鹏重庆邮电大学

学位级别：硕士

多天线空间调制(Spatial modulation,Sm)是近几年在多输入多输出(multiple-Input multiple-Output,mImO)传输技术的基础上提出的一种新技术,该技术在每一发送时隙只激活一根发送天线用于发送数据,一部分输入信息比特映射到激活天线位置... 详细信息

多天线空间调制(Spatial modulation,Sm)是近几年在多输入多输出(multiple-Input multiple-Output,mImO)传输技术的基础上提出的一种新技术,该技术在每一发送时隙只激活一根发送天线用于发送数据,一部分输入信息比特映射到激活天线位置所对应的空间维度,其余比特被调制成激活天线上传输的传统幅度相位调制(Amplitude Phase modulation,APm)符号,利用天线的激活位置状态作为一部分传输信息的载体,有效避免了传统mImO技术中信道间干扰(Inter Channel Interference,ICI)、天线间同步(Inter-Antenna Synchronization,IAS)以及射频(Radio Frequency,RF)链路代价等问题,具有很好的应用前景。本文基于多天线空间调制技术展开研究,主要工作和创新点如下:1.对mImO-Sm技术的基础理论进行了阐述。一是分别对mImO系统和Sm系统的原理进行了分析和对比,指出了Sm技术相对于mImO技术的优势;二是对自适应空间调制(Adaptive Spatial modulation,ASm)系统中的链路自适应技术进行了介绍,并分析了用于选择最佳ASm候选调制方案的最优自适应算法的原理;三是对Sm信号检测算法进行了介绍,主要分析了Sm信号解调的特点,并介绍了4种传统的Sm信号检测算法。2.针对最优ASm自适应算法高昂的计算复杂度代价和大量的计算冗余问题,本文提出了一种适用于多进制相移键控(m-ary Phase Shift Keying,mPSK)调制的改进自适应算法,称为mPSK-EAQ算法,该算法利用恒包络调制的等幅特性,结合等幅和量化(Equal Amplitude and Quantizition,EAQ)算法的思想,对最优算法进行公式简化和等价替换,将对最小欧式距离的计算转化为对调制相位的计算,进一步转化为对调制星座点序号的计算,以此减少了大量的复数乘法运算,并能很好地避免最优算法的计算冗余问题。对算法的计算复杂度进行了分析,并在不同发收天线数和传输速率条件下对算法的误比特率(Bit Error Rate,BER)性能进行了仿真,结果表明,mPSK-EAQ算法在不同条件下的性能皆与最优算法基本一致,而复杂度开销远远低于最优算法,在2?2系统且m=2bit/符号时,改进算法复杂度仅为最优算法的20.5%。3.针对Sm系统中最优检测算法mL算法存在的高复杂度问题,本文提出了一种采用qrd-m(QR-Decomposition with m-algorithm,qrd-m)算法的低复杂度改进检测算法,该算法结合QR分解,运用m算法树搜索策略,每层只计算最优的m个分支,避免了对所有节点进行搜索,不仅能降低计算复杂度,还有利于硬件实现。对算法的复杂度进行了分析,并在不同m值情况下对算法的BER性能进行了仿真,结果表明,qrd-m算法能够以较低的计算复杂度开销达到接近mL算法的性能。在采用4阶正交幅度调制(Quadrature Amplitude modulation,QAm)的4?4 mImO下,当m=4,BER=10时,qrd-m算法性能与mL算法相差8dB,而计算复杂度相比mL算法降低了75%;当m=8,BER=10时,qrd-m算法性能与mL算法仅相差3.5dB,而计算复杂度相比mL算法降低了19%。4.针对qrd-m检测算法的执行时间和检测性能受发收天线数影响的问题,本文进一步采用并行检测的思想,提出了一种qrd-m检测算法的改进算法,称为Pqrd-m(Parallel qrd-m,Pqrd-m)检测算法。该算法将树分解成m个子树,再采用qrd-m算法对各个子树同时独立地进行并行搜索,不仅能有效利用硬件资源,节约算法执行时间,还能降低最优点误删的可能性。对算法进行了复杂度分析,并在不同天线数目情况下对其进行了BER性能仿真,结果表明,Pqrd-m算法以增加极少的计算量为代价,能显著改善qrd-m算法的检测性能。在采用4QAm调制的系统下,当N?N=4?4,m=4,BER=10时,Pqrd-m算法相比于qrd-m算法有3dB性能的上升;当N?N=8?8,m=8,BER=10时,Pqrd-m算法相比于qrd-m算法有7dB性能的上升。

关键词：多天线空间调制链路自适应信号检测 mPSK-EAQ算法 qrd-m算法

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广义空间调制系统中的信号检测算法研究

广义空间调制系统中的信号检测算法研究

作者：郭梦雨重庆邮电大学

学位级别：硕士

作为空间调制(Spatial modulation,Sm)技术的延伸,广义空间调制(Generalized Spatial modulation,GSm)技术同时激活多根天线传输数据,有效地实现了空间复用技术与Sm技术的结合,同时克服了Sm技术中随发送天线数增多空间资源浪费严重和发... 详细信息

作为空间调制(Spatial modulation,Sm)技术的延伸,广义空间调制(Generalized Spatial modulation,GSm)技术同时激活多根天线传输数据,有效地实现了空间复用技术与Sm技术的结合,同时克服了Sm技术中随发送天线数增多空间资源浪费严重和发送天线数必须满足2的整数次幂等缺点。与Sm系统相比,GSm系统能够在频谱效率与设计成本之间取得较好的折中。因此,GSm技术成为第五代(5th-Generation,5G)移动通信系统颇具竞争力的候选技术之一。在GSm系统中,利用全搜索的最大似然(maximum Likelihood,mL)算法进行信号检测时,虽然能够获得最优的检测性能,但是有着极高的复杂度,因而在实际工程中难以应用。相比mL检测算法,传统的线性检测算法虽然在复杂度方面得到了有效降低,但是其检测性能有非常明显的损失。鉴于此,本文以GSm系统中的信号检测算法为研究对象,主要工作内容和创新点如下:1.重点阐述了Sm技术与GSm技术的基本原理和系统模型,并在此基础上对GSm系统中常见的mL检测算法、线性检测算法以及格基约减辅助的线性检测算法进行了详细地分析。同时,对这几种算法进行了仿真与对比。2.针对GSm系统中传统qrd-m(QR-Decomposition with m-algorithm,qrd-m)算法每层保留固定节点数造成额外计算量的问题,给出了一种基于动态m值的qrd-m检测算法。该算法利用设计的阈值与分支的累积度量值进行比较,动态地保留每层的节点数,达到降低搜索分支数的效果。仿真结果表明:该算法与传统的qrd-m检测算法相比,在牺牲少量检测性能的前提下有效降低了复杂度。3.针对传统qrd-m检测算法与基于动态m值的qrd-m检测算法的搜索路径中存在噪声影响的问题,本文进一步给出了一种基于伪逆最小均方误差(minimum mean Square Error,mmSE)的qrd-m检测算法。该算法利用mmSE滤波原理,构建新的信道矩阵与接收信号,然后利用qrd-m算法进行信号检测。仿真结果表明:相同条件下,基于伪逆mmSE的传统qrd-m检测算法在保留一半的搜索分支数时,就可以基本达到与传统qrd-m检测算法相同的性能;在采用QPSK调制,收发天线数都为4,且激活天线数为2或3的两种情形下,当传统qrd-m检测算法保留分支数为4时,基于伪逆mmSE的动态m值qrd-m检测算法与之相比,不仅检测性能得到了提高,复杂度也有少量的降低。4.针对欠定系统中基于传统广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal matching Pursuit,GOmP)的GSm信号检测算法存在选取正确激活天线索引率低和复杂度较高的问题,本文分别给出了基于Dice系数准则的GOmP的GSm信号检测算法和基于阈值判断的GOmP的GSm信号检测算法。在基于Dice系数准则的GOmP的GSm信号检测算法中,该算法利用Dice系数准则代替计算信道矩阵和当前残差所使用的内积法,将较好的子信道突显出来,提高有效激活天线索引选择的准确性。对于基于阈值判断的GOmP的GSm信号检测算法,该算法利用Dice系数值引入一个阈值,自适应地选取候选激活天线索引,并联合mmSE算法进行检测,同时加入可信度判断准则(Reliability Judge Rule,RJR)减少搜索次数。仿真结果表明:两种改进算法与基于传统GOmP的GSm信号检测算法相比,基于Dice系数准则的GOmP的GSm信号检测算法大大地提升了检测性能,同时复杂度只有极小量的增加;而基于阈值判断的GOmP的GSm信号检测算法在损失极少检测性能的情况下,有效地降低了复杂度,更好的在检测性能与复杂度之间取得折中,同时随着激活天线数的增加,其复杂度降低的程度更大。

关键词：广义空间调制信号检测算法 qrd-m算法广义正交匹配追踪

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基于信噪比判决的多维信号检测方法

电子测量技术 2011年第3期34卷 29-32,53页

作者：邓肖中上海大学通信与信息工程学院上海200072

在多输入多输出系统中,采用球形解码检测算法和qrd-m算法均能在相对复杂度较低的情况下取得逼近最大似然检测算法的性能。虽然球形检测算法在高信噪比的情况下的平均复杂度要低于qrd-m算法,但其在低信噪比的情况下复杂度会急剧上升。针... 详细信息

在多输入多输出系统中,采用球形解码检测算法和qrd-m算法均能在相对复杂度较低的情况下取得逼近最大似然检测算法的性能。虽然球形检测算法在高信噪比的情况下的平均复杂度要低于qrd-m算法,但其在低信噪比的情况下复杂度会急剧上升。针对这一问题,在分析球形解码算法与qrd-m算法平均复杂度的基础上,通过在解码检测之前设置信噪比判决模块,结合球形解码算法与qrd-m算法的优点形成混合检测方法。仿真结果表明,提出的混合检测方法能在保证检测性能的基础上,在宽信噪比范围内降低算法的复杂度。

关键词：球形算法 qrd-m算法复杂度